2.4.2 Forecasting او nowcasting

د راتلونکې وړاندوینه ستونزمنه ده، خو د اوسني وړاندوینه ده اسانه.

دوهم اصلي ستراتیژي سره کتنيزو د ارقامو په وسیله څېړونکو کارول کیږي د حالتو. د راتلونکې وړاندوینه ده بدنامه ستونزمن، خو دا وي کچه د تصمیم نیونکو مهم، چې آیا دوی په شرکتونو او یا حکومتونو کې کار وکړي.

Kleinberg et al. (2015) دوو پوړونوکې چې د پالیسۍ د ځينو ستونزو د وړاندوینې د اهميت روښانه کوي. یو پالیسي جوړونکو تصور، زه به د هغې انا، څوک چې د وچکالۍ سره مخ دی او باید چې آيا يو shaman استخداموي تر څو باران نڅا ته د باران د چانس زیات پریکړه غږ. د پالیسۍ بل جوړونکی، زه به د هغه باب غږ، بايد چې آيا د يو چتر واخلي تر څو په لاره کور ترلاسه لوند د مخنيوي کار پرېکړه وکړي. که د هوا پوه Anna او د Bob دواړه کولای شي يوه ښه پرېکړه وکړي، خو بايد د مختلفو شیانو پوهیږي. انا ته اړتيا لري چې پوه چې آیا د باران نڅا باران ګرځي. Bob، له بلې خوا، دې ته اړتيا په اړه علت څه درک نه؛ هغه د یوه کره وړاندوینه ته اړتيا لري. ټولنیز څیړونکي معمولا پر هغه څه تمرکز Kleinberg et al. (2015) "باران نڅا په څېر" د پالیسۍ د ستونزو-چی د تمرکز او معلول او "چتر په څېر" د پالیسۍ ستونزې چې د وړاندوینې متمرکز دي سترګې پټې کړي.

زه غواړم چې د تمرکز وکړي، خو د وړاندوینې په نامه nowcasting یوه ځانګړې ډول هدفي مودې څخه د ګډو "اوس" او مشتق "وړاندوینې." بلکې د راتلونکې وړاندوینه په پرتله، نو هڅه وړاندوینه د اوسني nowcasting (Choi and Varian 2012) . په بل عبارت، nowcasting د اندازه کولو د ستونزو لپاره د وړاندوینې ميتودونه کاروي. په دې ډول، دا بايد په ځانګړې توګه د حکومتونو چې د خپلو هېوادونو په اړه په وخت او کره اقداماتو ته اړتیا ګټور دي. Nowcasting سره د ګوګل د انفلونزا جریانونه د مثال په توګه تر ټولو واضح ډول توضيح شي.

فرض وکړئ چې تاسو ته د هوا له مخې څه احساس کوي نو تاسو وليکۍ "والګي جبرانوونکي" يو د پلټنې ماشین، په ځواب کې د تړنونو د يوه مخ ترلاسه کړي، او بيا يې د يو د يو ګټور ویبپاڼې سره تعقیب کړي. اوس تصور دغه فعاليت څخه د پلټنې ماشین له نظره کېده. هره شېبه، د پوښتنو د ملیونونو څخه په ټوله نړۍ کې راځي دي، او د پوښتنو-هغه څه چې د دې د ويالو د Battelle (2006) د "د نيت ډیټابیس" نومیږی - د ډله نړیوال شعور يو پرله پسې تازه کړکۍ برابروي. که څه هم، د معلوماتو د دې د ويالو د موضوع د والګي د خپریدو یوه اندازه ستونزمنه ده. په ساده ډول د "د انفلونزا د جبران" د پوښتنو د شمېر شمېرنې پورې ښه کار نه. ټول هغه کسان چې د انفلونزا د جبران د والګي پلټنه او د هر چا نه چې د والګي جبرانوونکي تلاشی والګي لري.

د ګوګل د انفلونزا جریانونه تر شا مهم او هوښیار چل وه چې په يو وړاندوینې د ستونزې يوه اندازه ستونزه بدل شي. د ناروغيو د کنترول او مخنيوي دپاره د امریکا د مرکزونو) CDC (یو انفلونزا د څارنې سيستم چې د ډاکټرانو په هېواد کې معلومات راټولوي. لدې سره سره، د دې شورا د سيستم يوه ستونزه ده چي د دوه اونۍ راپور څه دی. د وخت دا معلومات له ډاکټرانو راورسيږي لپاره اخلي پاک او ورغول شي، پروسس، او خپاره. خو، د مضرو ناروغۍ د سمبالولو پر مهال، د عامې روغتيا دفترونو نه غواړي چې پوه شي څومره انفلونزا دوه اوونۍ د مخه موجود و؛ هغوی غواړي چې پوه شي څومره انفلونزا همدا اوس شتون لري. په حقيقت کې په د ټولنیز معلومات د نورو دوديزو سرچينو، هلته د معلوماتو د راټولولو څپو او راپور رسيدلای تر منځ د تشې دي. تر ټولو ستره معلوماتي سرچینو، له بلې خوا، (2.3.1.2 برخه) تل-on دي.

له همدې امله، Jeremy ګينسبرګ او همکارانو (2009) هڅه وکړه د کلی د والګي د معلوماتو وړاند د ګوګل د لټون معلوماتو څخه. دا د "اوسني وړاند وينه کوي،" ځکه چې د څېړونکو شول چې اندازه څومره والګي هلته له خوا څخه د کلی، راتلونکي کې ارقام دي چي د اوسني اندازه راتلونکي کې د معلوماتو وړاند وينه کوي، اوس هڅه کوي يو مثال دې. د کارولو ماشيني زده کړې، دوی له لارې 50 میلیونه مختلف د لټون په تالاشي چې وګوري چې د کلی د پراختیایی شورا د انفلونزا د معلوماتو تر ټولو زيات predictive. په پای کې، دوی د 45 مختلفو پوښتنو ټولګه ښکارېده چې د ټولو predictive وي موندلي، او د پايلو په خورا ښه وو: هغوی کولای شي د لټون معلوماتو څخه ګټه وړاندوینه د کلی معلومات. په دې رپوټ کې، چې په طبیعت کې خپره شوه برخه پر بنسټ، د ګوګل د انفلونزا پلوي د لويو د معلوماتو د بریښنا په اړه د يوه بريا اکثرا د تکرار کيسه شو.

دوه مهم اختيارولو شته چې دا څرګنده برياليتوب، که څه هم، او دا د اختيارولو درک به له تاسو سره مرسته ارزوي او د کار وړاندوینې او nowcasting. لومړی، د ګوګل د انفلونزا جریانونه د کړنو په حقيقت کې وه د يو ساده نمونه چې د والګي په اندازه پر بنسټ څخه د والګي د خپریدو د دوو تر ټولو وروستۍ اندازه خطي قیاس ته د اټکل په پرتله نه ښه (Goel et al. 2010) . او، يو شمېر د وخت پړاوونه ګوګل د انفلونزا جریانونه په پرتله له دې ساده چلند په حقيقت کې خرابه وه (Lazer et al. 2014) . په بل عبارت، د ګوګل د انفلونزا جریانونه په خپل ټول معلومات، ماشيني زده کړې، او د کمپيوټر نه په ډراماتيکه توګه د يو ساده او آسانه outperform نه heuristic پوه شي. دا په ډاګه کوي چې کله کوم وړاندوینه ارزونه يا nowcast مهمه دا ده چې د يوه بنسټ په وړاندې پرتله کړي.

د ګوګل د انفلونزا جریانونه په اړه د مهم دويم او نيستي ده چې د خپل توان وړاندوینه د کلی د والګي د معلوماتو له بلايټ لنډ مهاله ناکامي او اوږد مهاله ځکه د ګردله او algorithmic confounding ورستيدل وه. د مثال په توګه، د 2009 کال د خوګي انفلونزا ناروغۍ د ګوګل انفلونزا جریانونه په ترڅ کې په ناڅاپي ډول د انفلونزا په اندازه زیات اټکل شوی، ښايي ځکه خلکو ته ميلان لري چې د یو نړیوال يميک ډار په ځواب کې د خپلو لټون د چلند د بدلون (Cook et al. 2011; Olson et al. 2013) . د دغو لنډ مهاله ستونزو سربېره، د کړنو په تدريجي ډول د وخت په تېرېدو راغلی دی. د دې د اوږدې مودې ورستيدو د لاملونو د تشخيصولو دي ستونزمن ځکه چې د ګوګل د لټون algorithms دي اختصاصي، خو داسې ښکاري چې په 2011 کال کې د ګوګل بدلونونه چې به اړوند د پلټنې وړاندیز کړې کله چې د خلکو لپاره په څېر "تبه" او "د ټوخي" نښې نښانې پلټنه (دا هم ښکاري پدې باوردې چې د فعاله نه ده). دا فیچر زياته کړه په بشپړه توګه مناسب کار که تاسو ته د پلټنې ماشین د سوداګرۍ منډه ده، او دا د ډيرو روغتيايي اړوند د تالاشي په لوی اغېز لري. دا د سوداګرئ لپاره يوه بريا وه ښایي، خو دا له امله د ګوګل انفلونزا رجحانات ته-اټکل والګي شیوع (Lazer et al. 2014) .

له نیکه مرغه، د دې ستونزو سره د ګوګل انفلونزا رجحانات ګټول دي. په حقیقت کې، ډېر پام میتودونو په کارولو سره، Lazer et al. (2014) او Yang, Santillana, and Kou (2015) کولای شول چې ښه پايلې تر لاسه کړي. د پرمختګ لپاره، زه تمه لري چې nowcasting زده کړو چې د څېړونکي ستر معلومات په ګډه د معلوماتو د چې د Michaelangelo ډوله Duchamp ډوله Readymades په ګډه Custommades-به پالیسي جوړونکي دې وتوانوي چې د اوسني تيز او زيات دقيق اندازه او د راتلونکې وړاندوينه توليد راټول.